package com.leetcode.algorithm.y21.m07;

import java.util.Arrays;

/**
 * https://leetcode-cn.com/study-plan/dynamic-programming/?progress=v43jg2
 * 
 * @author jie.deng
 *
 */
public class DynamicProgramming03 {
	
    /**
     * 198. 打家劫舍
     * 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
     * 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你在不触动警报装置的情况下，能够偷窃到的最高金额。
     *
     *  示例 1:
     *  输入: [1,2,3,1]
     *  输出: 4
     *  解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
     *  
     *  示例 2:
     *  输入: [2,7,9,3,1]
     *  输出: 12
     *  解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。偷窃到的最高金额 = = 2 + 9 + 1 = 12 。
     *
     * @param nums
     * @return
     */
	public int rob(int[] nums) {
		// 动态规划
		int len = nums.length;
		if (len == 0) {
			return 0;
		}
		// dp[i]表示偷窃前i号房屋，能够偷窃到的最高金额 (i>0 && i<=nums.length)
		int[] dp = new int[len + 1];
		dp[0] = 0;
		dp[1] = nums[0];
		for (int i = 2; i <= len; i++) {
			// 状态转移方程
			dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i - 1]);
		}
		return dp[len];
	}
    
    
    /**
     * 213. 打家劫舍 II
     * 
	 * 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
	 * 
	 * 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你在不触动警报装置的情况下，能够偷窃到的最高金额。
	 * 
	 * 示例 1:
	 * 
	 * 输入: [2,3,2]
	 * 输出: 3
	 * 解释: 你不能先偷窃 1 号房屋（金额 = 2），然后偷窃 3 号房屋（金额 = 2）, 因为他们是相邻的。
	 * 示例 2:
	 * 
	 * 输入: [1,2,3,1]
	 * 输出: 4
	 * 解释: 你可以先偷窃 1 号房屋（金额 = 1），然后偷窃 3 号房屋（金额 = 3）。偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
     * @param nums
     * @return
     */
    public int robII(int[] nums) {
        // 动态规划
        int len = nums.length;
        if (len == 0) {
            return 0;
        }
        if (len == 1) {
            return nums[0];
        }
        // 偷窃0号房屋,不偷窃最后一号房屋可得的最大金额
        int n = rob(Arrays.copyOfRange(nums, 0, nums.length - 1));
        // 不偷窃0号房屋可得的金额
        int m = rob(Arrays.copyOfRange(nums, 1, nums.length));
        return Math.max(m, n);
    }
    
    
    /**
     * 740. 删除并获得点数
     * 
     * 给你一个整数数组 nums ，你可以对它进行一些操作。
     * 
     * 每次操作中，选择任意一个 nums[i] ，删除它并获得 nums[i] 的点数。之后，你必须删除 所有 等于 nums[i] - 1 和 nums[i] + 1 的元素。
     * 
     * 开始你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。
     * 
     *  
     * 
     * 示例 1：
     * 
     * 输入：nums = [3,4,2]
     * 输出：6
     * 解释：
     * 删除 4 获得 4 个点数，因此 3 也被删除。
     * 之后，删除 2 获得 2 个点数。总共获得 6 个点数。
     * 示例 2：
     * 
     * 输入：nums = [2,2,3,3,3,4]
     * 输出：9
     * 解释：
     * 删除 3 获得 3 个点数，接着要删除两个 2 和 4 。
     * 之后，再次删除 3 获得 3 个点数，再次删除 3 获得 3 个点数。
     * 总共获得 9 个点数。
     *  
     * 
     * 提示：
     * 
     * 1 <= nums.length <= 2 * 104
     * 1 <= nums[i] <= 104
     * 
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/delete-and-earn
     * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
     * 
     * 
     * @param nums
     * @return
     */
	public int deleteAndEarn(int[] nums) {
		// 求最大值
		int max = nums[0];
		for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
			max = Math.max(max, nums[i]);
		}

		// sumArr[0...max],sumArr[num] = sum(num in nums[0...])
		int[] sumArr = new int[max + 1];
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			sumArr[nums[i]] += nums[i];
		}

		// 动态规划
		int[] retArr = new int[sumArr.length + 1];
		retArr[0] = 0;
		retArr[1] = sumArr[0];
		int i = 2;
		while (i < retArr.length) {
			retArr[i] = Math.max(retArr[i - 2] + sumArr[i - 1], retArr[i - 1]);
			i++;
		}
		return retArr[retArr.length - 1];
	}
}
